大词汇量的识别复杂性

在本论文中，我们研究了大词汇量的识别过程的复杂性，特别应用于一个大型法语词典。在第一部分，我们回顾了法语和英语之间影响识别复杂性的词汇和语法差异。然后，我们对一个大型伪音素法语词典进行了各种测量。在第二部分，我们报告了关于大型真实文本的实验。为了测量识别复杂性，我们计算了根据我们的词典，在文本的音素转录的所有可能拼写中出现的平均分支因子。我们展示了法语的马尔可夫建模显著降低了分支因子，通过排除不太可能的选择。